OctaveConv解读

最新推荐文章于 2024-08-19 10:06:42 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ptgood/article/details/95889012
本文介绍了OctaveConv的代码实现，包括使用torch.nn.functional和torch.nn.conv2d的两种方法。内容涵盖AP（stride=2,kernel=2）平均池化、四个卷积层的配置，以及alpha参数的作用。OctaveConv通过卷积操作实现在高低频特征间的转换，解决不同维度特征图对齐的问题，涉及到上采样和平均池化技术。" 113008146,10539062,layui时间选择器：30分钟间隔与季度选择,"['layui', '前端开发', '时间选择', 'JavaScript']

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

代码实现:https://github.com/lxtGH/OctaveConv_pytorch/tree/master/libs/nn

微信推文:https://mp.weixin.qq.com/s/sF3pPJTPk67nbDt-mR9SOw

这个代码中有用torch.nn.functiional 和用torch.nn.conv2d的两种实现方法

代码解读:

输入是x_h与x_l两个feature,AP是stride=2,kernal=2的average pooling

l2l, h2h ,l2h , h2h 四个conv的默认strde都是1,kernal size作为参数输入;alpha默认为0.5

而以上四个conv的输入输出通道数:low对应alpha* _channels , high 为_channels- int( alpha * _channels)

_channels是out_channels还是input_channels就取决于是什么转什么了

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